基于支持向量机的红外光谱天然气分析系统

• 作者: 刘君华 李彦 杨开武 白鹏 金伟
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 支持向量机 红外光谱 天然气组分 浓度 校正模型 定量分析
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 加工利用与安全环保
• 页码范围: 113-115
• 页数: 3页
• 分类号: TE6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0976.2007.11.036

摘要

针对天然气组分浓度分析过程中海量训练样本无法实现、天然气组分气体的主次特征吸收谱线重叠严重、气相色谱分析法分析速度慢、无法进行实时在线分析等问题,将支持向量机(SVM)这一新的信息处理方法与红外光谱分析法结合,应用于天然气组分浓度分析中,利用SVM处理小样本的能力解决海量样本问题;通过建立反映天然气光谱数据样本与天然气组分浓度关系的SVM校正模型,解决天然气组分气体主、次特征吸收谱线重叠严重的问题;利用红外光谱分析速度快的优点,缩短分析时间.设计研制了基于SVM和红外光谱的天然气分析系统.该系统使用傅立叶红外光谱仪获取天然气红外光谱数据样本,对红外光谱数据样本进行数据预处理后,通过SVM 校正模型进行计算分析,得出天然气组分浓度.实验结果表明,该方法的最大偏差为3.95%,与气相色谱分析法相比,具有分析速度快、可实时在线分析等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘君华	西安交通大学电气丁程学院	224	3216	28.0	45.0
2	白鹏	西安交通大学电气丁程学院	19	306	10.0	17.0
6	李彦	空军工程大学理学院	34	159	6.0	11.0
7	金伟		21	84	6.0	8.0
8	杨开武	西北工业大学自动化学院	4	14	3.0	3.0